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思维训练的方法有哪些 用同一数据集训练神经网络,每次训练结果不一样,有时正确率很高,有时很低,为什么?

浏览量:1382 时间:2021-03-14 15:33:45 作者:admin

用同一数据集训练神经网络,每次训练结果不一样,有时正确率很高,有时很低,为什么?

其实这个问题的实质是,如果我们用机器学习算法在数据集上训练一次数据模型,保存模型,然后用同样的算法和同样的数据集和数据排序再训练一遍,第一个模型和第二个模型是一样的吗?

这可能是因为神经网络用增益或权重的随机值初始化,然后每个模拟在训练阶段有不同的起点。如果您希望始终保持相同的初始权重,可以尝试为初始权重修复种子以消除问题。

如果我们深入研究这个问题,我们可以根据ml算法的“确定性”来对其进行分类。当从同一个数据集进行训练时:

一个是总是生成相同的模型,并且记录以相同的顺序呈现;

另一个是总是生成不同的模型,并且记录顺序不同。

在实践中,大多数是“不确定的”。模型变化的原因可能是机器学习算法本身存在随机游走、不同权值的随机初始化、不同分量的概率分布抽样来分配优化函数。

虽然模型的“不确定性”可能会对单个训练结果造成干扰,但我们也可以用“不确定性”来确认模型的稳定性,如决策树、支持向量机(SVM)、神经网络等,最终可以通过多次迭代来确认模型的稳定性。

机器学习的训练数据集是什么格式的?

机器学习的训练数据集是VBP格式的。visualbasic工程由窗口、程序代码模块、ActiveX控件和应用程序所需的环境设置组成。在应用程序设计过程中,visualbasic保存了一个扩展名为VBP的工程文件。项目文件列出了应用程序所需的所有文件,包括表单和程序代码模块。此外,项目文件还列出了所有使用的程序构建块,如ActiveX控件。项目本身并不控制这些文件和程序构建块,因此用户可以在多个项目中使用同一个文件。当用户打开项目时,将加载项目文件中列出的文件。除项目文件外,项目还包括表单文件、ActiveX控件、visualbasic类模块、资源文件、用户控件、用户文档和ActiveX设计器。›在组织工程中,最好为每个项目创建一个单独的目录。›完成应用程序后,如果要发布,必须先将其编译成可执行文件。编译应用程序就是创建一个可执行文件,其中包括特定项目的表单和代码模块。我希望我能帮助你。

对数据集训练时,只对训练集进行训练还是都训练?

如果您想测试您自己的数据集,您需要将其分为训练集、验证集和测试集。

我们训练机器学习模型使用现有数据预测未知数据。我们通常把模型对未知数据的预测能力称为泛化能力。为了评价模型的泛化能力,通常将数据分为训练集和测试集。训练集用来训练模型,测试集用来评价模型的泛化能力。

这里有几点需要注意:

通常80%的数据集用作训练集,20%用作测试集;

通常我们需要在开始构建模型之前划分数据集,以防止数据窥探错误,也就是说,我们应该避免过多地了解测试集的样本特征,并且防止我们选择对测试集数据有帮助的模型,这将导致过度的结果,一般来说,我们在建立模型时需要对数据进行处理,包括一些数据清洗、数据特征缩放(标准化或规范化)。此时,我们只需要对训练集执行这些操作,然后将从训练集获得的参数应用到测试集,也就是说在工作流中,您不能使用在测试数据集上计算的任何结果。例如,我们得到的属性中可能缺少值,因为在这些操作之前,我们已经将数据集划分为训练集和测试集。通常的做法是通过计算属性值的中值来填充缺少的值。请注意,属性值的中值是由训练集中的数据计算的。当我们得到一个模型时,如果你想在模型的测试误差要被测试到近似泛化误差的时候,测试集中可能会有一些缺失的值。此时,由训练集计算的中值填充相应属性的缺失值。

机器学习中训练集,验证集和测试集的作用分别是什么?

机器学习中使用的数据集可分为训练集、验证集和测试集。其中,训练集用于训练模型并定义模型参数;有效集用于选择模型的超参数,如学习率、批量大小、损失函数等;测试集用于测试模型确定后模型在实际数据中的效果。

比如准备高考,训练集就是平时通过做习题来掌握知识点的习题;验证集就像每个月的考试,来测试自己一段时间内学习方法的效果。如果考试不好,他们需要及时总结和调整自己的学习方法;那么高考期末就是考试套,都是全新的试题,真正能改进自己的学习方法考验你这三年的学习成绩。

另外,通过分析模型在不同数据集中的结果,可以快速分析存在的问题。例如,判断模型是否过拟合。以训练分类任务为例,优化目标是准确度。如果训练集上的精度很差,而验证集上的效果也很差,则说明当前模型是欠拟合的,需要通过增加训练次数和扩展模型的复杂度来改进模型。如果训练集的精度很高,但是验证集的效果很差,在这种情况下,模型会出现过拟合,泛化性能较差,需要进一步调整模型的超参数。如果训练集和验证集的精度很高,但对测试集的影响很差,则需要检查测试集的数据分布是否与训练集有太大的差异,或者需要进一步增加数据量来提高模型对测试集的影响。

机器学习中训练集、验证集(开发集)、测试集如何划分?需要注意什么?

首先,我们需要了解训练集、验证集和测试集的含义。简单地说:

1。训练集用来训练模型并调整相应的参数(如权重)。验证集用于调整模型的超参数(如体系结构、训练前已确定的参数,如有多少高度)层,这就是为什么也称为开发集的原因)

3。测试集是用来获得最终模型的性能,比如精度

有了这个常识,你就知道怎么划分了。例如,如果你有一个数据集,你需要先做它

,如下图所示,只有有了这个基础,测试和验证集才有意义。

至于如何划分,我们需要看具体案例,参考斯坦福大学的深度学习课程https://cs230-stanford.github.io/train-dev-test-split.html没有具体的标准,但是尽量使验证集和测试集不要太少,例如1000000个图片集,验证和测试集不应小于10000,即1%。如果数据量不够大,通常是80-10-10的比例:

注意:随机不是完全随机的,它需要保证可重复性

好的,关这个话题就到此为止。如果遇到类似问题,如何找到正确答案?首先,你需要找到第一手资料。与其在百度上搜索,不如直接找到基本信息。在这种情况下,斯坦福学校的课程作为输入,所以你不会误入歧途。

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